Título :	Sistema inteligente para detección de alteraciones neurológicas en lactantes
Autor(es):	Salvador Calderon Uribe
Palabras clave:	IRM Ventrículos laterales Procesamiento de imágenes Algoritmos inteligentes
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	28-ene-2025
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)
Resumen:	"La detección y diagnóstico de alteraciones neurológicas es considerada una de las tareas más desafiantes para un médico especialista, esto a causa de diversos factores como, la gran cantidad de información que debe ser comparada, los síntomas y localización de los distintos tipos de enfermedad, así como la interpretación que el especialista debe otorgar apoyándose de diagnósticos previos. Por ello, en los últimos años, áreas como el procesamiento digital de imágenes, la inteligencia artificial y la neurología, han colaborado entre si con el propósito de diseñar herramientas de asistencia médica. Sin embargo, aunque el desarrollo de estas herramientas ha ido creciendo en los últimos años, este se ha enfocado principalmente en la población adulta, debido a la maduración neurológica que presenta un paciente en esta etapa, así como la heterogeneidad que presentan sus estudios. Por tal motivo, el presente trabajo tuvo como objetivo desarrollar e implementar un sistema inteligente basado en el procesamiento de imágenes de resonancia magnética (IRM) y algoritmos de inteligencia artificial para detectar la presencia de alteraciones neurológicas en pacientes lactantes. Este sistema se enfocó en el estudio de los ventrículos laterales de 72 pacientes con alteración neurológica y 17 pacientes sanos, de este modo el sistema utiliza herramientas de segmentación basadas en umbrales con el fin de identificar dichas regiones de interés, posteriormente se realizó la extracción de características basadas en la forma e intensidad de los ventrículos laterales con el objetivo de resaltar similitudes y diferencias entre pacientes. Finalmente se utilizaron modelos inteligentes para llevar a cabo la clasificación automática de los pacientes. El estudio permitió determinar la efectividad de distintos algoritmos de clasificación, obteniendo como resultado una precisión superior al 90% utilizando modelos de redes neuronales y una precisión superior al 70% utilizando modelos de regresión logística. Con el desarrollo de este trabajo se presentó una técnica de detección de alteraciones neurológicas en lactantes que permite asistir al personal médico en la identificación de estas, permitiendo así realizar una intervención temprana y un abordaje multidisciplinario, favoreciendo el pronóstico de los pacientes lactantes."
URI:	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3880
Aparece en:	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)

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